瑞士团队开发出监测动物行为的AI方案

机器学习算法正被研究人员用于研究乌干达的野生黑猩猩。 Keystone / Hugh Kinsella Cunningham

来自瑞士的研究团队开发出了一种利用人工智能追踪并分析动物行为的新方法。这项技术目前正在苏黎世动物园接受测试。

机器能否察觉动物的喜怒哀乐？研究动物行为的科学家一般只能仰仗数小时的监控，以及一丝不苟地观察并记录动物的活动和互动。但来自苏黎世联邦理工学院(ETH)与苏黎世大学的研究团队现在开发出了对这些录像进行自动分析的方法。

他们开发出的图像分析算法，利用计算机视觉与机器学习区分单个动物，并识别动物的特定行为。其中包括代表了好奇、恐惧或与其他同类和睦相处的行为。

该算法敏感度高，能识别动物在较长时间内逐渐发展出的轻微行为变化。“那些通常是人眼难以察觉的变化，”苏黎世联邦理工学院的博士后研究员Markus Marks解释道，作为第一作者，他的研究旨在将技术应用于灵长类动物和小鼠。研究结果已被发表在4月的《自然-机器智能》(Nature Machine Intelligence)期刊上。

这一方法预计将缩短研究人员观看监控的时间，并让结果更易于比对，因为使用算法的研究人员仍将依靠同样的标准。研究人员已经在一公共平台上公开了算法，以供其他研究者使用。苏黎世动物园将该算法用于动物饲养与行为研究，这一测试目前正在进行中。研究人员也将这一算法用于研究乌干达的野生黑猩猩。

尽管也存在其他能追踪动物行为的机器学习算法，但Marks强调这项技术的独特之处在于它能捕捉“复杂环境下的社会行为”。除了能改善人们对动物行为的基本理解，通过提早察觉可能预示着动物疾病发作或危险的异常行为，这一工具还能帮助改善动物福利。